灰关联决策案例分析（一）(图)表

灰色关联决策案例分析

在上一期中，小编已经详细介绍了灰色关联决策法的步骤。本期小编将结合具体案例验证所提方法的合理性和客观性，并对结果进行对比分析。

案例介绍

为评估某区域内五个大行业的创新能力灰色关联分析计算实例演示，从行业从业者、管理者和相关行业部门聘请专家。评估结果如下表所示：

将五个大行业作为决策评价方案，形成方案集A={A1,A2,A3,A4,A5}，五个决策评价指标分别设置为C1,C2,C3,C4,C5分别从左到右。属性集C，Cj下方案Ai的指标值如下，所有指标值构成决策矩阵X。

做决定的过程

第一步：对矩阵X进行归一化，得到的归一化决策矩阵Y如表3-2所示。接下来，求矩阵Y的正负理想解决策向量，分别为：

Step 2：找出矩阵Y中每个决策属性值的正负优势，构造正负优势矩阵S+和S-，如下两个表所示：

Step 3：对于决策属性权重，根据文献给出的指标权重向量代入优化模型，进一步优化调整。使用.0求解模型，参数决策值的正显性重要性为0.5，目标权重的重要性为0.5，得到的综合权向量w为：

Step 4：由相关度计算公式计算各决策方案的综合相关度，分别为：

根据以上计算结果，方案的排序为A4>A2>A5>A3>A1。由此可以得出，创新能力最强的行业为A4，五个行业的创新能力排序为：A4>A2>A5>A3>A1。

对比分析

通过分析评价结果。A4产业的综合关联度远高于其他产业，应将A4产业视为其他产业的创新示范产业；并通过综合关联度分析，将5个大型产业的创新能力分为4个层次。第一层次是A4行业，第二层次是A2行业和A5行业，第三层次是A3行业，第四层次是A1行业灰色关联分析计算实例演示，所有低等级标签行业都应该向高标签行业学习；进一步通过正负优势矩阵从评价指标分析行业创新能力。可以发现，二级产业在科研基础和制度完善方面有待加强；三级产业经济基本指标表现不佳。因此，应加强经济基础建设；而四级产业需要全方位加强。

英语学习

案例：为了a中的5个大，从 ， ， ， ， 和 中雇用，如下表所示：

5个大尺度作为-集合A={A1,A2,A3,A4,A5},5个-从左到右分别为C1,C2,C3,C4,C5,其中设置C, Cj 下 Ai 的索引为 ，且所有索引为 X。

– ：

第一步：X，Y如表3-2.接下来，Y的理想和理想，分别是

步骤2：Y中各值的和，S+和S-的和，如表3-3和表3-4所示；

步骤3：将 , 给定的索引, 放入模型 to 和 。使用.0求解模型，值为0.5，值为0.5.的w为：

第 4 步：每个 – 来自 ，它们是：

综上所述， 的 为 A4>A2>A5>A3>A1. 与 的 可以为 A4，五者的顺序为：A4>A2>A5>A3 >A1.

: 由 . A4的比其他的要多。, A4 可以作为其他的。之后，5个大的可以变成4个。一级A4，一级A2和A5，三级A3，一级A1。

所有低级都向高级学习；从 中通过 的 和 ，可以发现-tier 需要在 和 方面；基本的第三层，be的；并且 -level 需要在所有。

英文翻译：谷歌翻译

参考：

[1] 牛宇飞. 三参数区间灰数信息下的多属性决策方法研究[D]. 河南农业大学, 2018.

文章来源:http://www.toutiao.com/a7018907072062358020/

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